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AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！
スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで電子部品の連なった部品4カ所を判定します！
すでにEasyInpectorをご活用いただいている会社様からのご依頼で 電子部品のいただいた画像で寸法の設定をご提案しました。 ご購入後のサポートもご依頼ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより連なった部品4カ所の検査枠を作成しY方向についての合格・不合格を判定することができました。 現在はマルチコントローラをご活用で複数の検査を１台のPCで運用いただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310(Ver.2.5.0.0) 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます
電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します！
工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトでハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。
自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ（とラバー部品）が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数％で「認識点数」と呼んでいます。
上部から液体（樹脂）を流す角度をAI画像検査ソフトで判定します！
以前よりお問い合わせいただいている、電気・通信機器、電子機械器具メーカーでは様々な検査部分をご相談いただいています。今回は流体の角度を検査したいとの要望です。上部から液体を流す角度です。 当社では技術担当者がメールや電話、Web会議でのサポートを行い、お送り頂いたサンプルを無料でテストしています。さらに、お客様ご自身で検証できる機器類も用意があります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所を0.09秒で判定することができました。 お送り頂いた液体（樹脂）の画像の角度ですが検出できるか確認すると、画像によって明るさの違いや位置ズレがあり、全て同じ設定で読み取ることはできませんでしたが検出は可能でした。背景とのエッジを上手く検出できるような撮影環境と、カメラを真横から固定する必要があります。画像の様に比較的背景が明るく写っていると検出しやすいです。
精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します！
様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。AI（ディープラーニング）と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。 今回は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Leaning）を使用したソフトで検査しました。検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン（サイズ・特徴）の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。
AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の不良を検査して判定します！
弊社の検査ソフトユーザーには 精密なモーターのメーカー様もあります。技術と経験を重視した精密鋳造を加工されています。そのような高性能、精密なものづくりに弊社の検査ソフトが貢献できることを嬉しく思います。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyで設定しました。照明を当てると、中央の一番カメラに近い部分が白く光ります、これを OK と登録して OK が検出されたとき合格とする。OK を検出できない場所でも、NG が検出できなければ合格とするといった設定でお客様のご要望の判定が可能になりました。画像はラベルの種類（検出する部分を覚えさせるための分別）です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky2.0 視野範囲：約48 x 36mm 検査対象の最小サイズ：20mm 検査個所数：1ヶ所（ラベル4） カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：130mm 照明：リング照明 照明と製品の距離：130ｍｍ
4カ所の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します！
金属加工メーカーのお客様は製品の類似品、板厚違いや穴径の違い等があり、混入防止に検査ソフトを役立てたいとのお問い合わせでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能と「色比較検査」機能を使用することにより4カ所の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を各0.25秒で判定することができました。ひとつの視野ではすべての検査部分の撮影ができなかったのでカメラ３台を使用したご提案となりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector300 視野範囲：約198 x 147mm 検査対象の最小サイズ：10mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：500mm 照明：室内蛍光灯 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】【色比較抽出＋粒子カウント】で検査できます。
円形プラスチック製品の寸法の検査を行います！
寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ 拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することで、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点 円が白」「右-奥点・左-奥点 既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点 円が黒」３種類の測定方法を設定し1秒未満で判定することができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：200 x 210mm 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：600mm 照明：細径リング照明（室内灯は消灯）
フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します！
自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検 出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：25ｍｍ レンズと製品との距離：約215ｍｍ 照明：リング照明 照明と検査品の距離：50ｍｍ上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
トレイに入った食品のはみ出し具合を検査し判定いたします。
食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
「ビン底の文字有無」「シュリンクの有無」「ラベルのバー コード読み取り」の検証を行います！
ボトルキャップシュリンクの有無検査、瓶底印字の有無検査、インラインラベラー内でのラベルのバーコード（二次元透明）全数検品、梱包内箱のバーコード（コートボール紙に黒二次元）全数検品、梱包外箱のバーコード全数検品（ダンボールに二次元黒）、以上の事柄を現在のラインに組み込む予定のお客様からサンプル品が届きました。 【検査設定と検査結果】 ３種類の検査共に良好に判定可能でした。 ビン底の文字有無、シュリンクの有無の検証ではEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用しました。ビン底の文字は検査枠を設置し、その中に白色を検出したら合格となる設定です。 オプション機能で検査枠を円環にすることもできます。シュリンクの有無はリング照明の正反射（白色）の量で判定をします。 ラベルのバー コード読み取りEasyInspectorの「Bar/QRコード読み取り」機能を使用することによりバーコードは黒背景に白、または白背景に黒の読み取りができ、処理上でバーコードを回転 させて読み取りができます。
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただいて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
AI画像検査ソフトで35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出をします！
樹脂成形品の外観検査を無料評価しました。35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出です。検査タクトは1秒2秒位置固定は行わずコンベア上で見る事が理想といったお問合せで弊社外観検査ソフトDeepSkyの得意分野の事例です。 【検査設定と検査結果】 今回お送り頂きました樹脂成型品の「異物・バリ・ショート」の検出可否について、 異物、バリは検出可能でした。 異物：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 バリ：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（欠けている）：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（小さな欠け）：検出できないことがあり、精度は 2、3 割程度でした。 今回は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しまし た。 検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識す るようになります。
AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します！
電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20～30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するよう になります。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。
